La distribution de films au Québec en 2011
Bibliographic record
Abstract
En 2010, les écrans du Québec étaient occupés par des films américains dans une proportion de 78,4 %. Ce mémoire veut mettre en lumière les mécanismes de la distribution de films au Québec et la responsabilité des distributeurs dans l'offre cinématographique nationale.\nAprès avoir décrit les cinq étapes de la fabrication d'un film, nous dressons l'inventaire des politiques fédérales et provinciales qui régissent la distribution au Québec. Nous établissons ensuite des parallèles entre les politiques nationales et celles de pays de l'Union européenne afin de considérer comment et pourquoi, pour protéger leur identité « de la déferlante américaine », ces pays tentent de réglementer l'industrie cinématographique.\nPar la suite, nous observons quel est le rôle de la distribution dans la filière économique en général et dans l'industrie québécoise du cinéma en particulier à travers une série d'entrevues semi-dirigées avec les principaux protagonistes du milieu. Nous nous intéressons subséquemment à l'avenir de la distribution cinématographique relativement à la dématérialisation des images et du son.\nFinalement, nous concluons que le menu cinématographique québécois est composé par le positionnement des distributeurs américains et québécois en réponse à une demande artificielle des consommateurs reflétée par la billetterie (box-office); positionnement légitimé par les politiques gouvernementales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".